Anfängerleitfaden von Semalt On Web Page Scrapping

Daten und Informationen im Web wachsen von Tag zu Tag. Heutzutage verwenden die meisten Menschen Google als erste Wissensquelle, unabhängig davon, ob sie nach Bewertungen zu einem Unternehmen suchen oder versuchen, einen neuen Begriff zu verstehen.

Mit der im Web verfügbaren Datenmenge eröffnen sich für Datenwissenschaftler viele Möglichkeiten. Leider sind die meisten Daten im Web nicht ohne weiteres verfügbar. Es wird in einem unstrukturierten Format dargestellt, das als HTML-Format bezeichnet wird und nicht heruntergeladen werden kann. Daher ist das Wissen und die Erfahrung eines Datenwissenschaftlers erforderlich, um es nutzen zu können.

Beim Web-Scraping werden im HTML-Format vorhandene Daten in ein strukturiertes Format konvertiert, auf das leicht zugegriffen und verwendet werden kann. Fast alle Programmiersprachen können für ein korrektes Web-Scrapping verwendet werden. In diesem Artikel verwenden wir jedoch die Sprache R.

Es gibt verschiedene Möglichkeiten, wie Daten aus dem Web entfernt werden können. Einige der beliebtesten sind:

1. Human Copy-Paste

Dies ist eine langsame, aber sehr effiziente Technik zum Scraping von Daten aus dem Web. Bei dieser Technik analysiert eine Person die Daten selbst und kopiert sie dann in den lokalen Speicher.

2. Textmusterabgleich

Dies ist ein weiterer einfacher, aber leistungsstarker Ansatz zum Extrahieren von Informationen aus einem Web. Es erfordert die Verwendung von Funktionen zum Abgleichen regulärer Ausdrücke in Programmiersprachen.

3. API-Schnittstelle

Viele Websites wie Twitter, Facebook, LinkedIn usw. bieten Ihnen öffentliche oder private APIs, die mithilfe von Standardcodes aufgerufen werden können, um Daten in einem vorgeschriebenen Format abzurufen.

4. DOM-Analyse

Beachten Sie, dass einige Programme dynamischen Inhalt abrufen können, der von den clientseitigen Skripten erstellt wurde. Es ist möglich, Seiten in einen DOM-Baum zu analysieren, der auf den Programmen basiert, mit denen Sie einige Teile dieser Seiten abrufen können.

Bevor Sie mit dem Web-Scraping in R beginnen können, müssen Sie über Grundkenntnisse in R verfügen. Wenn Sie Anfänger sind, gibt es viele großartige Quellen, die Ihnen helfen können. Außerdem müssen Sie Kenntnisse in HTML und CSS haben. Da die meisten Datenwissenschaftler mit den technischen Kenntnissen von HTML und CSS nicht sehr vertraut sind, können Sie eine offene Software wie Selector Gadget verwenden.

Wenn Sie beispielsweise Daten auf der IMDB-Website für die 100 beliebtesten Filme, die in einem bestimmten Zeitraum veröffentlicht wurden, kratzen, müssen Sie die folgenden Daten von einer Website kratzen: Beschreibung, Laufzeit, Genre, Bewertung, Stimmen, Bruttoeinkommen, Regisseur und Besetzung. Sobald Sie die Daten verschrottet haben, können Sie sie auf verschiedene Arten analysieren. Sie können beispielsweise eine Reihe interessanter Visualisierungen erstellen. Wenn Sie nun eine allgemeine Vorstellung davon haben, was eine Datenverschrottung ist, können Sie sich darum kümmern!

mass gmail